例如在工廠庫房，它能夠大限度地提高供應鏈的效率，提高整體生產率。通過AI來分析和監控庫存，并根據收集客戶的購物習慣，從而提升服務體驗，增加市場競爭力。在自動駕駛領域，AI賦能的攝像頭能夠自動化識別監控周邊環境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動駕駛時精確避障。在人員密集的開放性場所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監控每一個人的行為舉止，當出現危險性行為時，AI監控就能立即識別并報警，減少危險行為的進一步傷害。在制造業領域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產品是否出現瑕疵，從而提升良品率。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。安徽智慧小區AI智能安全帽識別

圖像識別技術是在不斷發展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現。神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的中經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。安徽智慧小區AI智能安全帽識別慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。

對進銷存、訂貨、選品、商業選址都很有幫助。大數據預測的算法會根據近幾年的數據，加上天氣、節日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。圖像識別、聲音識別、數字化人工智能算法三大技術只能搭起機器識別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術做支持，如何在表層技術的基礎上進行更深層次的剖析，是現在智能零售業急需解決的問題，下面我們就智能零售中運用比較多的技術——圖像識別技術進行簡要的解析。

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

傳統攝像頭通過AI算法的賦能，可以對目標區域內的事物進行自動識別、檢測、跟蹤。例如，搭載于無人機的吊艙，在AI智能算法的加持下，就能鎖定跟蹤路面快速移動的汽車。AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，作為一種計算機“視覺”科技，可以讓攝像頭當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻監控系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。通過大量的數據進行訓練，AI智能算法能夠不斷進步，從而更加符合使用者的期望。這種技術能夠廣泛應用于我們的各行各業。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。貴州智慧工地AI智能服務平臺

慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。安徽智慧小區AI智能安全帽識別

慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺采用標準的AI開發流程，即需求分析->數據采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度。可接受時，暫停訓練；模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺主要針對一些數據需要保密、同時又有AI算法開發能力的單位、AI算法軟件公司等，縮短算法的開發、優化、部署周期，同時減少人員的消耗，達到降本增效的目的。安徽智慧小區AI智能安全帽識別